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基于粒子群算法的油船结构优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 引言第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9页
    1.2 结构优化方法的研究进展第9-11页
    1.3 主要研究内容第11-14页
        1.3.1 主要研究技术路线第11-12页
        1.3.2 论文的组织结构第12-14页
第2章 粒子群算法第14-22页
    2.1 演化思想第14页
    2.2 算法原理第14-16页
    2.3 算法流程第16-17页
    2.4 标准PSO算法的局限性第17页
    2.5 改进粒子群算法的方法第17-21页
        2.5.1 基于算法参数的改进方法第17-19页
        2.5.2 基于拓扑结构的改进方法第19-21页
        2.5.3 混合PSO算法第21页
    2.6 本章小结第21-22页
第3章 基于交叉变异的混合PSO算法第22-35页
    3.1 遗传算法简介第22页
    3.2 基于交叉变异的混合PSO算法的构造第22-24页
        3.2.1 变异操作的实现第22-23页
        3.2.2 交叉操作的实现第23-24页
        3.2.3 混合PSO算法粒子的更新公式第24页
    3.3 混合PSO算法流程第24-26页
    3.4 算法有效性测试第26-33页
        3.4.1 Benchmark函数测试第26-30页
        3.4.2 旅行商问题测试第30-33页
    3.5 本章小结第33-35页
第4章 船体结构强度直接计算法模型第35-42页
    4.1 本船结构型式第35页
    4.2 结构强度有限元计算模型第35-37页
        4.2.1 模型计算范围第35页
        4.2.2 模型计算范围第35-36页
        4.2.3 边界条件第36页
        4.2.4 计算工况与载荷第36-37页
    4.3 船体波浪载荷的直接计算第37-41页
        4.3.1 AQWA软件简介第37页
        4.3.2 AQWA数值计算的理论和方法第37-38页
        4.3.3 计算坐标系第38页
        4.3.4 计算模型第38-39页
        4.3.5 基于设计波法的波浪载荷直接计算第39-41页
    4.4 本章小结第41-42页
第5章 混合PSO算法在船舶结构优化中的应用第42-51页
    5.1 设计变量第42-43页
    5.2 适应度函数第43页
    5.3 约束条件第43-44页
        5.3.1 应力约束第43-44页
        5.3.2 最小尺寸约束第44页
    5.4 优化流程第44-45页
    5.5 ANSYS中实现的技术要点第45-48页
        5.5.1 MATLAB调用ANSYS计算第46页
        5.5.2 设计变量的离散处理第46-48页
        5.5.3 计算量上的处理第48页
    5.6 优化结果及分析第48-50页
    5.7 本章小结第50-51页
第6章 总结与展望第51-53页
    6.1 总结第51页
    6.2 展望第51-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-57页
附录第57-65页
在学期间科研成果情况第65页

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